Backend-собеседование: карта тем для Python-разработчика
Backend-собеседование редко ограничивается языком: спрашивают про базы данных, HTTP и API, инфраструктуру и архитектуру. Карта тем и куда их закрыть по каждому блоку.
Оглавление
Backend-собеседование Python-разработчика обычно строится вокруг пяти блоков: язык, базы данных, HTTP/API, инфраструктура и архитектура. Ниже — карта тем по каждому блоку и куда их закрыть, если конкретный блок проседает.
Блок 1: язык и фреймворк
Основа — Python: типы данных, ООП, замыкания и декораторы, генераторы, асинхронность, обработка ошибок, тестирование. Поверх — фреймворк, с которым работаете: Django или FastAPI, их специфичные вопросы про ORM, dependency injection, middleware.
- Курс по Python и тест по Python — база языка.
- Django или FastAPI Pro — в зависимости от стека.
- Если готовитесь конкретно к Junior-уровню — отдельная подборка в вопросах для Junior Python-собеседования.
Блок 2: базы данных
Практически всегда — PostgreSQL: JOIN и подзапросы, индексы и когда они не используются, транзакции и уровни изоляции, N+1 в ORM. Если стек использует дополнительные хранилища — Redis для кэша и очередей.
- PostgreSQL на собеседовании — индексы, транзакции, MVCC, блокировки.
- SQL: JOIN и оптимизация запросов.
- Redis на собеседовании Python/FastAPI.
Блок 3: HTTP и API
Статус-коды и их семантика, идемпотентность методов, авторизация (JWT, OAuth2), версионирование API, разница REST и GraphQL — реже глубоко, но термин обычно должны знать.
- Тема разбирается внутри курсов по Django и FastAPI Pro — оба включают практику проектирования API.
Блок 4: инфраструктура
Docker и docker-compose как минимум — многие вакансии считают это базовым требованием, а не плюсом. Дальше по стеку — очереди сообщений (RabbitMQ, Kafka) и CI/CD.
- Docker: практический минимум для собеса — Dockerfile, Compose, сети, volumes, multi-stage build.
- RabbitMQ на Python, Kafka на Python.
- CI/CD: GitHub и GitLab.
Блок 5: архитектура и практика код-ревью
На позициях от Middle и выше добавляется системный дизайн: масштабирование, кэширование, микросервисы, отказоустойчивость. Отдельно — практический навык читать чужой код и находить в нём проблемы, который редко тренируют целенаправленно.
- System Design для Python — архитектурные кейсы и подготовка к формату архитектурного ответа.
- Тренажёр Code Review — находить баги, уязвимости и антипаттерны в реальном коде.
- Про формат самих архитектурных вопросов — в статье «Собеседование Middle Python» и «Собеседование Senior Python».
С чего начать, если блоков сразу пять
Начинать со всех пяти одновременно — верный способ распылить время подготовки. Практичнее:
- Пройти тест по Python и увидеть, какие темы платформа отмечает как слабые.
- Закрыть 1–2 самых слабых блока целенаправленно через соответствующий курс.
- Проверить себя в формате разговора на голосовом мок-интервью — знание темы и уверенный устный ответ под давлением времени — разные навыки.
Если нужен пошаговый план по дням, а не карта тем — см. «Как подготовиться к IT-собеседованию за 30 дней».
